DeepSeek+RAG知识库ChatWiki组成最强外挂，保姆级教程来了！

ChatWiki 是一款由芝麻小客服官方推出的开源知识库 AI 问答系统，基于大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术构建，为企业和个人提供了强大的数据处理和模型调用能力，助力快速搭建专属知识库。

Python老猿

892人浏览 · 2025-05-10 10:59:53

Python老猿 · 2025-05-10 10:59:53 发布

RAG 知识库 ChatWiki

知识库使用场景

在企业客服领域，将产品介绍、常见问题解答、售后服务指南等资料导入 ChatWiki 构建的 AI 知识库，客服机器人借助 DeepSeek 的能力，能够更迅速、精准地从知识库中检索出答案，快速响应客户需求，极大提升客户满意度。

教育培训行业，学校和教育机构利用 ChatWiki 搭建课程知识库、学习资料知识库。学生通过与结合了 DeepSeek 的 AI 机器人交互，能够获得更优质、深入的解答，有效促进自主学习。

政务服务部门，工作人员借助这一组合，可迅速查询政策文件、公共服务流程等信息。特别是 ChatWiki 支持 ofd 格式，为政府部门提供了便利，提升政务服务效率和准确性，为民众带来更便捷的服务体验。

医疗健康行业，医院和医疗机构将医学知识、疾病诊断指南、治疗方案等纳入 AI 知识库。医生在诊断和治疗过程中，通过与基于 DeepSeek 和 ChatWiki 的系统交互，能够快速获取更有价值的参考信息，辅助决策。

轻松创建知识库

登录ChatWiki 官网，使用邮箱即可注册账号。ChatWiki 支持全球 20 多种主流模型，以接入 DeepSeek 大模型为例，只需前往 DeepSeek 官网获取 API Key，然后在 ChatWiki 中准确填写相关信息，就能快速完成大模型的添加。

在 ChatWiki 的操作界面中，点击 “知识库管理”，选择 “新增知识库”，便可开启知识导入之旅。它支持多格式数据批量导入，像常见的 PDF、DOCX、TXT、XLSX、HTML 等格式文件都能轻松处理。系统会自动对导入的文本数据进行预处理、向量化或 QA 分割，将杂乱的文本转化为模型易于理解和处理的向量形式，为高效检索和生成答案做好充分准备。

机器人个性化设置

完成知识库创建后，点击 “机器人管理”，选择 “新增机器人”。在这里，你可以对机器人进行精细化设置，比如编写系统提示词，设置欢迎语，让机器人的交互更加亲切、个性化。

设置完成后，在 “机器人管理 - 对外服务” 中，根据指引，可在在线网站、H5 链接、微信小程序、微信公众号等多种场景配置使用。从此，当有咨询消息时，智能 AI 机器人就能迅速响应，给出准确解答。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望